ALUCINAÇÃO NUMÉRICA NO SOLVER: RUPTURA DE INTEGRIDADE SOB CONFIGURAÇÃO REGIONAL NO MICROSOFT EXCEL
Resumo
Este estudo investiga um comportamento computacional crítico no Microsoft Excel associado ao uso do Solver em problemas de otimização. Em experimentos conduzidos com o método GRG Nonlinear, observa-se que a remoção da restrição de integralidade (INT) pode produzir resultados matematicamente consistentes, porém incompatíveis com as restrições do modelo. O fenômeno, denominado alucinação numérica, caracteriza-se pela geração de grandezas incompatíveis com o espaço viável. A análise baseia-se em modelos com limites explícitos, submetidos a diferentes configurações regionais. Os resultados indicam que a inconsistência não se origina no processo de resolução, mas na interpretação dos dados durante a reconstrução de estados, estando diretamente associada ao uso de separadores decimais. A restauração de cenários evidencia essa distorção ao produzir resultados que mantêm coerência algébrica, mas violam as restrições do modelo. Verifica-se que a imposição da restrição de integralidade (INT) atua como mecanismo de contenção, enquanto sua remoção expõe o sistema à suscetibilidade de distorções de escala sob determinadas configurações. Conclui-se que o comportamento não decorre do método de otimização, mas de limitações na interpretação dos dados, exigindo verificação rigorosa das configurações regionais e das restrições em modelos contínuos.
Biografia do Autor
Escritor e professor universitário em temas relacionados às ciências exatas e às tecnologias educacionais. Mestre em Ciências Naturais e Matemática pela Universidade Regional de Blumenau – FURB (2012). Especialista em Metodologia do Ensino de Matemática – IBPEX (2006). Bacharel em Ciências Contábeis pela Universidade da Região de Joinville – UNIVILLE (2000). Possui formação pedagógica de docentes pelo Centro Universitário de Jaraguá do Sul – UNERJ (2006). É professor no ensino profissional e tecnológico, nas modalidades ensino profissional técnico de nível médio, ensino profissional tecnológico de graduação e pós-graduação. Possui mais de 20 anos de experiência em processos contábeis, administrativos e produtivos na região do Vale do Itapocu – SC.
Referências
BAXTER, Richard; THORNE, Simon. Spreadsheet risk and data integrity in modern organizations. Information Systems Journal, v. 31, n. 4, p. 567–589, 2021.
BAZARAA, M. S.; SHERALI, H. D.; SHETTY, C. M. Nonlinear Programming: Theory and Algorithms. 3. ed. Hoboken: John Wiley & Sons, 2006.
BEASLEY, John E. Heuristic algorithms for optimization. In: Advances in Computational Optimization. Dordrecht: Springer, p. 1–23, 1996.
BORBA, Marcelo C.; VILLARREAL, Mónica E. Humans-with-Media and the Reorganization of Mathematical Thinking. New York: Springer, 2005.
CAULKINS, Jonathan P.; MORRISON, Ellen L.; WECHSLER, Harry. Spreadsheet errors and decision making: evidence and implications. Interfaces, v. 49, n. 3, p. 189–203, 2019.
GASS, Saul I. Linear Programming: Methods and Applications. New York: Dover Publications, 2003.
GONÇALVES, Rafael Alberto. Introdução à matemática financeira por meio de planilhas eletrônicas: Calc & Excel no ensino médio. Saarbrücken: Novas Edições Acadêmicas, 2014.
GONÇALVES, Rafael Alberto. Aritmética no Excel: o silêncio da Microsoft frente à educação global. ARACÊ – Revista Brasileira de Tecnologia Educacional, São José dos Pinhais, v. 7, n. 9, p. 1–20, 2025 DOI: https://doi.org/10.56238/arev7n9-086
GONÇALVES, Rafael Alberto; MARTIM, Robert F. Série ao extremo: programando o Excel com VBA – do básico até banco de dados e APIs do Windows. 1. ed. Juatuba, MG: Instituto Alpha Educação a Distância e Editora, 2018.
GROSSMAN, Thomas A. Spreadsheet engineering: a research framework. In: EUROPEAN SPREADSHEET RISKS INTEREST GROUP CONFERENCE, 2002.
HILLIER, Frederick S.; LIEBERMAN, Gerald J. Introduction to Operations Research. 10. ed. New York: McGraw-Hill, 2015.
KANKANHALLI, Atreyi; TAN, Bernard C. Y.; WEI, Kwok Kee. Spreadsheet risks and controls: a review. MIS Quarterly Executive, v. 17, n. 1, p. 1–13, 2018.
PANKO, Raymond R. What we know about spreadsheet errors. Journal of End User Computing, v. 10, n. 2, p. 15–21, 2008.
PANKO, Raymond R. What we know about spreadsheet errors. Journal of End User Computing, v. 27, n. 2, p. 1–18, 2015.
POWELL, Stephen G.; BAKER, Kenneth R.; LAWSON, Barry. Errors in operational spreadsheets. Decision Support Systems, v. 46, n. 1, p. 128–138, 2009.
RAFFENSPERGER, John F. New guidelines for spreadsheets. European Journal of Operational Research, v. 128, n. 3, p. 671–687, 2001.
SKOVSMOSE, Ole. Towards a Philosophy of Critical Mathematics Education. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 2001.
WILLIAMS, H. Paul. Model Building in Mathematical Programming. 5. ed. Chichester: Wiley, 2013.
